Développement et Implémentation d’Algorithmes de Tatouage Numérique des Données Multimédia
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Setif 1 University - Ferhat ABBAS , Faculty of Technology
Abstract
In this thesis, we give a deep overview of digital video watermarking and present two contributions in this domain. In the first contribution, we propose a robust video watermarking scheme based on spatiotemporal just noticeable distortion in the DCT domain. Spatiotemporal Just noticeable distortions (ST-JND) which refers to the maximum distortion threshold that the HVS cannot perceive is employed in order to obtain a trade-off between watermark robustness and imperceptibility. The STJND based video watermarking algorithm achieves better performance compared to a no-HVS approach and S-JND approach. In the second contribution, we overcome the problem of a frame-byframe embedding technique by choosing only the frames that have big motion energy to be the host frames. By doing so, the number of frames to be processed is consequently reduced and a better quality of the watermarked video is ensured since the human visual system cannot notice the variations in fast moving regions. The experimental results show that the proposed method can achieve a very good transparency while being robust against various kinds of attacks. Compared to several methods found in the literature, the proposed method gives a better robustness.
Description
Dans cette thèse, nous donnons un large aperçu du tatouage numérique de la vidéo et présentons deux contributions dans ce domaine. Dans la première contribution, nous proposons un schéma de tatouage vidéo robuste basé sur la distorsion spatio-temporelle juste perceptible (ST-JND) dans le domaine de la DCT. La ST-JND fait référence au seuil de distorsion maximal que le système visuel humain ne peut pas percevoir et est utilisée afin d'obtenir un compromis entre la robustesse et l’imperceptibilité du tatouage. L'algorithme de tatouage vidéo basé sur la ST-JND a permis d'atteindre de meilleures performances par rapport à une approche non-JND et une approche S-JND. Dans la deuxième contribution, nous résolvons le problème de la technique d’incorporation de la marque image par image en choisissant uniquement les images ayant une grande énergie de mouvement comme images hôtes. Ainsi, le nombre d'images à traiter est réduit et une meilleure qualité de la vidéo tatouée est assurée puisque le système visuel humain ne peut pas remarquer les variations dans les régions à déplacement rapide. Les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée a une très bonne transparence tout en étant robuste contre divers types d’attaques. Comparée à plusieurs méthodes trouvées dans la littérature, la méthode proposée donne une meilleure robustesse
